在MATLAB中，你可以使用信号处理工具箱中的函数来计算小波相干性。. 由于小波系数是复数，连续小波变换提供了相位信息。. “小波”就是小的波形。. 假设 e(k) 是一个高斯白噪声，通常表现为高频信号，而工程实际中 f (k) 通常为低频信号 . 利用结合小波框架与全变差方法(TV) 的多参数正则化方 法, 获得了比经典TV 的ROF 模型和小波框架更好的结果, 推广了原本只使用 … · 立了基于风电出力数据驱动的短期风电功率预估–校正预测 模型。采用具有较高精度的小波神经网络预测模型实现预估 环节，以自适应动态规划作为附加优化结构， … · 小波变换 和小波包变换. 它非常适合于分析时变非平稳信号 (如地震信号)。. · 小波 小波分析是纯数学、应用数学和工程技术 的完美结合。从数学来说是大半个世纪“ 调和分析”的结晶（包括傅里叶分析、函 数空间等）； 小波变换是20世纪最辉煌 … · csdn已为您找到关于小波变换实现高低频分离相关内容，包含小波变换实现高低频分离相关文档代码介绍、相关教程视频课程，以及相关小波变换实现高低频分离问答内容。为您解决当下相关问题，如果想了解更详细小波变换实现高低频分离内容，请点击详情链接进行了解，或者注册账号与客服人员 . 小波分析是数学分析方法里的一种，主要应用于信号处理、图像处理、语音分析以及其他的非线性科学领域，它被认为是继Fourier分析之后的又一有效的时频分析方法。. · 小波变换是基于时间、空间和频率的一种图像处理的局部变换方法，采用水平移动和伸缩的方法进行函数多尺度运算，可以实现在图像的低频率处使频率进一步细分，图像高频率出使时间进一步细分。通常采用二维离散小波变换进行图像压缩，分别在垂直和水平方向进行高通滤波和低通滤波处理，做 . · 一、小波基选择标准 小波变换不同于傅里叶变换，根据小波母函数的不同，小波变换的结果也不尽相同。 现实中到底选择使用哪一种小波的标准一般有以下几点： 1 … Sep 22, 2019 · 信号的频域分析方法多种多样，这里针对较为常见的（频谱、能量谱、功率谱、倒频谱、小波分析）集中进行说明。. 框架 3. 摘要 针对风电机组齿轮箱中齿面点蚀、齿轮磨损、断齿等故障的诊断问题,提出一种基于EEMD小波阈值去噪和布谷鸟算法优化BP神经网络的故障诊断方法。 采用EEMD分解和小波阈值去噪方法对故障振动信号进行数据预处理,抑制原始振动信号中的噪声干扰。利用布谷鸟算法优化BP神经网络对预处理后的 .
· 王小波，1952年出生，一个独立独行的作家。他的作品被誉为“中国当代文坛最美的收获”。自1997年4月11 日去世后，他的作品被人们广泛阅读、关注、讨论，并引发了“王小波热”的文化更象。 原文摘录 · · · · · · ( 全部) 流年似水，有些事情 . 小波变换与Fourier变换相比，是一个时间和频域的局域变换因而能有效地从信号中提 … · 《王小波全集》分为十卷，收录了王小波生前的重要著述，其中相当一部分是首次整理出来的思想火花。全套书分为杂文、长篇小说、中篇小说、短篇小说、书信集及未竟稿，约200万字。本书为第八卷，收入了原《黑铁时代》中的短篇小说。 · 而是来看花怎么开，水怎么流。. · 小波分析,小波分析(wavelet analysis), 或小波转换(wavelet transform)是指用有限长或快速衰减的、称为母小波(mother wavelet)的振荡波形来表示信号。 该波形被缩放 … · 需要注意的是，小波变换方法的去噪效果受到多个因素的影响，如选取的小波基函数、小波分解的层数、阈值的选择等。然而，由于受到许多因素的干扰，如肌肉运动、电源杂波等，获取到的心电信号往往包含大量的噪声。因此，对心电信号进行准确的分析和诊断前，通常需要先对信号进行去噪处理。 · 介绍. · 小波分析是一种信号处理方法，可以应用于气象数据的分析。它可以提供对时间序列数据的多尺度分析，帮助我们了解信号的频率和时间特征。在气象数据分析中，小波分析可以用于以下方面：数据去噪：气象数据通常会包含各种噪声，如随机波动或传感器误差。 · 通过以上步骤，我们使用Python成功对信号进行了小波去噪处理。请注意，小波去噪过程中的小波基的选择和阈值的设定都可能会影响去噪效果，具体的选择应根据具体问题和要求进行调整和优化。在这个例子中，我们选择了小波基为’Daubechies 4’，去噪级别为 · 缩放滤波器 小波完全通过缩放滤波器g - 一个低通 有限脉冲响应 (FIR)长度为2N和为1的滤波器 - 来定义。在 双正交小波 的情况，分解堌重建的滤波器分别定义。 高通滤波哒的分析作为低通的QMF来计算，而重建滠波器为分解的时间反转。 · 本文介绍了基于MATLAB的小波变换语音增强技术，并提供了相应的源代码。小波变换作为一种有效的信号处理方法，在语音增强领域发挥着重要作用。它具有良好的局部化特性，适用于非平稳信号处理。小波变换将信号分解成不同尺度的小波系数，通过对小波系数进行处理，可以实现信号的去噪、增强 . 年轻的刘耀军和沈英明两家人本是挚友，两家儿子沈浩和刘星在郊外 . · 小波变换模极大去噪 算法的基本思想是，根据信号与噪声在不同尺度上的模极大的不同传 播特性，从所有小波变换模极大值中选择信号的模极大值而去除噪声的 小波 … · 小 波相干性matlab.
Sep 4, 2023 · 从图4可以看出，在2个风电场中，无论是以RMSE还是以MAE为预测误差评价指标，在不同小波分解层数下，本文所提方法(即基于小波分解的混合模型组合预测方法)与传统基于小波分解的预测方法相比，预测精度均有所提高。 · 小波变换的优势：. 相比于 EMD 方法，EWT 方法能够自适应选择频带，克服了由于信号时频尺度不连续 … · 小波变换在图像压缩方面的实现与应用一、实验图片的基本信息二、数据处理过程2. 7. s(k) = f (k)+ε⋅ e(k), k = 0,1,⋯,n−1. 《似水柔情》应该算我看过的第一篇关于同性恋题材的小说。. 该示例显示了如何使用小波wavelet和深度学习技术来检测横向路面裂缝并确定其位置。.
Twitter Türk Ensest İfsa Web 2 小波函数性质 2 常用小波函数 3 小波函数选择原则 与傅里叶变换相比，小波变换是时间 (空间)频率的 局部化分析 ，它通过伸缩平移运算对信 … · 前言 网上翻了很久的资料，找不到很详细的解释，又找到matlab的官方文档，但是也只是使用dwt和dwt2的single-level的小波分析，而multi-level的有找到是用wavedec和waverec函数的。在利用dwt和dwt2做multi-level的小波变换时也遇到了一些问题，在此记录一二。。 注意： 噬也仅在此提供基本使用方式，具体的请 . · 它可以将一幅图像分解为多个不同尺度的子图像，并且可以保留图像的细节和边缘信息。本文将介绍如何使用matlab实现多尺度小波分解D图像处理。首先，我们需要加载要处理的图像。通过以上步骤，我们成功实现了多尺度小波分解D图像处理，并完成了相应的matlab代码编写。 · 为了验证本文方法在齿轮箱故障识别中的可靠性，采用matlab软件进行仿真，用实验数据和数据预测来验证该方法。. 小波系数是没有量纲的 . · 本文对小波变换进行公式整理，小波变换的公式设计真的是整齐而漂亮 本文只涉及基础的小波变换部分，达到进行图像处理的程度 主要参考冈萨雷斯的《数字图像处理》第4版英文版，这一版的第7章小波变换内容改动非常大 · 基于 小波 分解的风电场短期 功率 混合 预测 模型 (2011年) 为提高预测前1h风电功率的精度,提出一种基于小波分解 (WD )的人工神经网络 (ANN)及最小二乘支持向量机 (LS- SVM)相结合的预测方法。.前言 小波变换主要包括连续小波变换和离散小波变换。本篇博客主要想弄清楚连续小波变换、离散小波变换、高维小波连续变换的意义。2. 最近做故障检测读论文有用小波做 特征提取 的方法，之前只知道小波技术在信号的课上讲过没有深入了解，仅仅到FFT就浅尝辄止了，今天回顾一下小波技术。.
连续小波变换 2. 这些小波是用连续小波变换进行时频分析的好选择。. · 380几种常见小波的应用性能分析 刘曙光（西安工程科技学院 194 信箱 西安市金花南路 19 710048）Email:L_shuguang@ 本文给出了小波分析中几种常见小波函数，并对它们的性质进行了比较。. 例如语音信号的特点是辅音短脉冲编码，然后元音稳态振荡；自然图像边缘突变；金融时间序列表现出瞬态行为，经济状况的快速上升和 . · 本文结合风电功率的变化特性，提出了基于小波分析和 Elman 神经网络 的短期风电功率预测方法. ——《未来世界》. Matlab系列之小波分析基础 - CSDN博客 像王小波这样的金牛座男人 像王小波这样的金牛座男人，闷骚是必须的。. 小波变换是这种类型的变换，它提供了信号的时频表示（还有一些变换也可给出这些信息，如短时傅立叶变化，魏格纳分布等等）。. · 五、终极解决方案：小波变换. 小波包分解下考虑广义储能的风电功率波动平抑策略. 该示例演示了将小波散射序列用作门控循环单元（GRU）和一维卷积网络的输入，以便 . · 一、 小波变换实现信号降噪的基本原理.
像王小波这样的金牛座男人 像王小波这样的金牛座男人，闷骚是必须的。. 小波变换是这种类型的变换，它提供了信号的时频表示（还有一些变换也可给出这些信息，如短时傅立叶变化，魏格纳分布等等）。. · 五、终极解决方案：小波变换. 小波包分解下考虑广义储能的风电功率波动平抑策略. 该示例演示了将小波散射序列用作门控循环单元（GRU）和一维卷积网络的输入，以便 . · 一、 小波变换实现信号降噪的基本原理.
小波去噪基本概念_蜘蛛侠不会飞的博客-CSDN博客
小波相干性是用于分析信号之间的相互关系的一种方法，它可以揭示信号之间的相关性和共享的频率特征。. 关键词 小波分析 小波基函数 几种常见小波小波选择的灵活性很大，许多 . ．f签字日期：摘要基于NWP数据的风电场短期功率预测研究摘要随着风电规模的增加，风电在给我们带来多方面的利益的同时，也给电网的运行带来了挑战，当风电穿透功率超过一定值之后，就会严重影响到电能质量和电力系统的稳定运行，而且会危及常规 . 1. Sep 14, 2020 · 小波系数的维度. · 小波基的选择 简言之就是，选择支撑长度为5~9之间、有对称性和正则性的、消失矩较高的以及与信号波形相似的小波。本文选择Daubechies、Coiflets以及Symlets。在几种常用小波中，Coiflet小波系和Symlets小波系、Daubechies小波系比较适合心电信号的处理。。Coiflet小波系和Symlet小波系是一类近似对称的紧支 .
基于小波分析，对风电功率数据预处理与特征分析：采用多项式或样条函数、合理性检验以及小波分析分别处理风电功率数据的缺失值、不合理值和噪声值，并采用小波多尺度分析、熵与非参数估计方法分别考察风电功率数据的时频域特征分布、不确定性 . 小波包分解下考虑广义储能的风电功率波动平抑策略 认领 被引量： 14. 特来整理并记录一下下。. · 风 过原野 评论 王小波传 3 2014-05-23 12:13:07 用了大半个晚上，读完了乐文城先生的《王小波传》。这是国内第一本关于王小波的传记，筚路蓝缕，自有拓荒之功。虽然此前我已经读过一些研究王小波的文章，大致了解他的生平，但零零碎碎，不成 . 许多我们感兴趣的信号和图像表现出瞬变行为。. 所谓“小”是指它具有衰减性，而称之为“波”则是指它的波动性，其振幅正负相间的震荡形式。.Se 파우 메이 라스
8. 双正交小波解决了线性相位和正交性要求的矛盾。.生命是一场偶然，我们在其中寻找 . 沉默的大多数 王小波 567 人今日阅读 推荐值 84. 小波变换是一种信号的时间-尺度分析方法, 是近代信号分析和处理的一种重要手 段. 这些方法的MATLAB代码实现参见文章 频域特征值提取的MATLAB代码实现（频谱、功率谱、倒频谱）.
维纳滤波 维纳滤波是一种平稳随机过程的最佳滤波理论，换句话说就是在滤波过程中系统的状态参数（或信号的波形参数）是稳定不变的。它将所有时刻的采样数据用来计算互相关矩阵，涉及到解维纳－霍夫方程。可以说维纳滤波仅在理论上有意义，在实际应用中的局限性表现在：不适用于非平稳 . · 小波功率谱是一种信号频域分析方法，它结合了小波变换和功率谱分析的特点。在MATLAB中，可以使用小波分析工具箱来实现小波功率谱的计算。 要计算小波功率谱，首先需要对信号进行小波变换。小波变换将信号分解成不同尺度和频率的小波系数。 Sep 4, 2023 · 从图4可以看出，在2个风电场中，无论是以RMSE还是以MAE为预测误差评价指标，在不同小波分解层数下，本文所提方法(即基于小波分解的混合模型组合预测方法) … · 解析小波是具有单侧谱和时域复值的小波。. 首先，看一下小波方差的概念。. 选择一个小波并确定一个小波分解的层次N，然后对信号进行N层小波分解计算。. 最后 . 对结构的响应信号进行小波变换，提取当小波系数模出现局部极大值时的尺度参数，利用这些尺度参数识别结构的瞬时频率。.
· 小波变换 （wavelet transform，WT）是一种新的变换分析方法，它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，能够提供一个随频率改变的“时间-频率”窗口，是进行信号时频分析和处理的理想工具。. 医学图像分割是图像分割的一个重要应用领域，也是一个经典难题，至今已有上千种分割方法，既有经典的方法也有结合新兴理论的方法。. 每个节点都有对应的小波包系数，此系数决定了频率的大小 . · 在正文开始前，先怂一下，我在搞大创项目时，涉及到小波变换这块知识点，我没有学过这方面的知识，所以小波变换这方面的知识我也是初步了解，这两篇文章可供非专业的做初步了解，专业的话就不要看了，毕竟我这也不专业 。. 这对于减 … 结果表明,本文提出的基于小波分析的海面风向反演方法适用于机载SAR探测数据, 反演精度优于二维FFT法和局部梯度方法;小波基的选择对反演结果影响较大, Mexican-Hat小波基是 … · タイムスリップした少女が母親の“性春”を目の当たりにする官能SFドラマ。母親と喧嘩してプチ家出中のひまわりは不思議な青年に声を掛けられる。彼女の出生の秘密を教えると言う彼について行くと、そこにはセーラ. 在这个相对开放的时代里，同性恋似乎已不再是什么禁忌话题，虽然人们尚不能接受这种不被大众主流接受的恋爱，但并不 . 12. · 1. · 一个信号无论进行连续小波变换（CWT）或是离散小波变换（DWT），变换完的结果就叫小波系数。小波系数是没有量纲单位的结果，需要经过重构这些系数得到实际有量纲的信号。如同用一个任意长度（例如手的一指宽）去测量某个物体的大小，你可以测得一系列的数字，比如宽1代表1指长度，长2. DWT中的基本比例设置为2，通过将此基本比例提升为以下图1这种方式表示的整数值，可以 … · 小波阈值去噪的算法是近些年比较流行的一种滤波方法，由于其阈值函数有着众多的改进方式和改进空间，改进阈值函数也往往可以作为创新点和亮点写到论文中，所以对于正在搞相关研究的同学们写论文是比较友好的（轻松水论文方式+1）。本篇将用尽量易懂的方式对小波阈值的原理进行讲解，帮 . · 压缩小波变换（Compressed sensing wavelet transform）和Haar小波变换是两种不同的信号处理方法。 压缩 小波变换 是一种用于降低数据冗余的信号处理技术。 它是从信号误差减小的角度考虑问题，通过利用信号在小波域中的稀疏性来降低信号的采样率。 · 5、Biorthogonal ()小波. 小波分解高频系数的阈值量化。. 해남숙소nbi 这篇书评可能有关键情节透露.利用小波良好的时频局域化分析性质，结合Elman神经网络的动态递归记忆功能，将小波尺度函数作为神经网络隐含层激励函数，构成小波Elman神经网络预测模 … · 简单理解小波变换. · 10. 小波分解高频系数的阈值量化。. 风电作为一种清洁、无污染的新型能源受到世界各国的普遍重视，发展迅速，近年来风电并网容量日益增加。. 该工具箱还包括用于对信号和图像进行抽样和非抽样的离散小波分析，包括小波包和双树复小波变换等等。. 小波包分解下考虑广义储能的风电功率波动平抑策略-【维普
这篇书评可能有关键情节透露.利用小波良好的时频局域化分析性质，结合Elman神经网络的动态递归记忆功能，将小波尺度函数作为神经网络隐含层激励函数，构成小波Elman神经网络预测模 … · 简单理解小波变换. · 10. 小波分解高频系数的阈值量化。. 风电作为一种清洁、无污染的新型能源受到世界各国的普遍重视，发展迅速，近年来风电并网容量日益增加。. 该工具箱还包括用于对信号和图像进行抽样和非抽样的离散小波分析，包括小波包和双树复小波变换等等。.
16 진수 변환 pefj4v · matlab中批量导入图像代码Pytorch中的2D小波变换 还提供了完整的文档。 该软件包为使用pytorch计算2D离散小波和2d双树复数小波变换，它们的逆以及通过两者传递梯度提供了支持。该实现旨在与批处理的多通道图像一起使用。 我们使用具有“ NCHW . （1）利用小波包频带分析技术把油压信号分解到不同的频带，并对油压信号各个 .1万、帖子数:863、粉丝数:459，小波津 志（KOKORO KOHATSU）來自日本沖縄 出生於2000年11月9日 现为LDH旗下男团PSYCHIC FEVER主唱 首张专辑『P. 一般来说， 一维信号的降噪过程可以分为 3个步骤. 小 … · 在王小波的《时代三部曲》中，我最早接触到的是《青铜时代》里的《寻找无双》和《红拂夜奔》。不能说别的作品我就不喜欢，只是因为反复阅读而仍未褪色，一提起王小波三个字，我总是最先将这个个性独特并且不修边幅的知识分子与“智慧”和“有趣”这两个词 … · 小波变换 小波，一个神奇的波，可长可短可胖可瘦（伸缩平移），当去学习小波的时候，第一个首先要做的就是回顾傅立叶变换（又回来了，唉），因为他们都是频率变换的方法，而傅立叶变换是最入门的，也是最先了解的，通过傅立叶变换，了解缺点，改进，慢慢的就成了小波变换。 · 小波 小波分析是纯数学、应用数学和工程技术 的完美结合。从数学来说是大半个世纪“ 调和分析”的结晶（包括傅里叶分析、函 数空间等）； 小波变换是20世纪最辉煌科学成就之一。在计算机应用、信号处理、图象分析、非 · EWT 是 Gilles 于 2013 年提出的非平稳信号处理方法，它融合了 EMD 方法的自适应分解理念和小波变换理论的紧支撑框架，为信号处理提供了一种全新的自适应时频分析思路。. 通过小波分解将功率和风速序列分解为不同频率的子序列,根 … · 序列进行预测，且利用改进小波包对各子序列预测结果进行了重构得到实际的预测值；最后以安徽省某地 区风电场风功率数据为依据验证模型，由仿真结果分析可见组合算法取得了良好的预测效果。关键词：风电功率；改进小波包；组合预测；遗传算法 · 风电功率是典型的不规则信号,为了把握各频段内风电功率的时频特性,可利用dbN小波对风电功率进行多层分解,在不同的频率范围内对风电功率进行时频分析。.
· 我们将介绍小波函数的选择、离散小波变换（DWT）和连续小波变换（CWT）的概念，以及如何在Python中使用PyWavelets库进行小波分解。本文介绍了小波分解的原理、小波函数的选择、离散小波变换和连续小波变换的概念，并使用Python和PyWavelets库进行了实际演示。 · 小波分析：db小波的分解与重构 最近在利用行波测距中使用到了小波变换的模极大值提取行波波头的时间，苦于公开资源太少，无从下手。最终经过学习，有所所获，希望可以帮助到有需要的同学。 贴一段matlab的代码： %-----小波变换-----% [c1,l1]=wavedec(uf,8,'db8');%多尺度一维小波分解函数。 · 摘要:讨论小波变换应用于变形监测数据的去噪和提取变形趋势、频率特征及突变点的理论方法，并对桥梁风振变形监测数据进 行小波分析处理。试验结果表明，小波变换能够很好地完成数据去噪与提取频率项、变形趋势项和检测突变点等信息，数据处理 · 结束语用小波变换进行信号降噪处理,既有效地降低 了噪声,同时也提高了信噪比,说明用小波变换进 行降噪处理具有良好的效果. · MATLAB中文论坛是全球最大的 MATLAB & Simulink 中文社区。用户免费注册会员后，即可下载代码，讨论问题，请教资深用户及结识书籍作者。立即注册加入我们吧！ · 摘要. 图1为用MATLAB绘制的小波包分解树，分解层数为3层。. 小风吹小波，超话粉丝大咖（黄景瑜超话）。小风吹小波的微博主页、个人资料、相册,Aston，大能格儿有限公司。新浪微博，随时随地分享身边的新鲜事儿。 · 7. · 本文基于matlab2020版官方网页Documentation Crack Identification From Accelerometer Data 及个人理解。. 小波变换是一种信号的时间——尺度（时间——频率）分析方法，它具有多分辨分析的特点，而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力，是一种窗口大小固定不变但其形状可改变，时 … 结构损伤是一种非线性发展过程，会导致结构模态参数的变化，因此可以通过时变模态振型特征识别损伤状况。.
· 去噪步骤. 小波 (wavelet)跟图像里的小波变换没什么关系，为什么起了这么迷惑的名字很难知晓，笔者猜测大概从结构上看起来有些像图像处理里小波变换吧。.基于预 .这世界上有些事就是为了让你干了以后后悔而设，所以你不管干了什么事，都不要后悔。. 信号的小波分解。. 11. 小波系数的理解_不负韶华T的博客-CSDN博客
2图像压缩的基本思想三、不同小波函数压缩程度的对比四、MATLAB源码一、实验图片的基本信息小波变 … · 1.8% 自从我辈成人以来，所见到的一切全是颠倒着的。在一个喧嚣的话语圈下面，始终有个沉默的大多数。——王小波。王小波以卓越的文采，众醉独醒的姿态对社会道德伦理、国学与新儒家、个体尊严以及小说、艺术等方面进行了酣畅淋漓的剖析，表达 .5 . 原理为利用蒙特卡罗算法,把 . 选择一个小波并确定一个小波分解的层次N，然后对信号进行N层小波分解计算。. 利用小波包分解的分频技术对风电场不平衡功率进行分解,根据系统所允许的最大 .멕시코 파티
· 1 概述 1. 小波变换在时频两域都具有表征信号局部特征的能力, 是一种窗口大小固定不变但 形状、时间窗和频率窗都可以改变的时频局部分析方法. 张小波波，汽车博主。张小波波的微博主页、个人资料、相册。新浪微博，随时随地分享身边的新鲜事儿。 店里收了台本田的电动车极湃1，会不会像丰田BZ4X一样拉垮？ L张小波波的微博视频 · 传统的小波变换是在傅里叶变换的基础上演变而来，计算过程中存在着大量的卷积运算或是乘累加的计算，如若在硬件上实现，势必会消耗大量的寄存器资源，而且速度也上不去。提升小波又称为第二代小波，最早是由 Sweldens W. 小波，不严格的说即有限持续时间的波形，其平均值为零。. 1）、对图像信号s进行小波分解：选择好小波以及小波分解的层次N，然后计算图像信号s到第N层的分解。. · 摘要: 本文研究了图像恢复问题.
· 13 5 ( ) 2013 10 第 卷 第 期 重庆交通大学学报 社科版 年 月 Vol． 13 No． 5 JOURNAL OF CHONGQING JIAOTONG UNIVERSITY (Social Sciences Edition) Oct． 2013 王小波作品英译的译介研究 郝俊杰 ( ， 510640) 广东外语艺术职业学院 广东广州 . 1. 为了解决对称性和精确信号重构的不相容性，引入了双正交小波，称为对偶的两个小波分别用于信号的分解和重构。. 地震噪声包括随机噪声和相干噪声，相干噪声包括面波，多次波，随机噪 … · 地久天长的剧情简介 · · · · · ·. 结果表明： 全国夏季降水EOF第一模态具有全区一致的、 年代际的 . · 1.
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